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Data Science avec Python: Numpy Basics

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Dans cours

ENG-209: Data science pour ingénieurs avec Python

Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir ...

Description

Cette séance de cours couvre les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python. Les sujets incluent les avantages de Numpy par rapport aux listes Python, les différences de mise en page de mémoire entre les listes et np.arrays, les opérations sur np.arrays, et les fonctions pour l'algèbre linéaire. La séance de cours présente également des concepts comme la création de réseaux, le remodelage et des opérations communes comme l'addition, la multiplication et la vectorisation. Les étudiants apprendront les avantages de la performance de Numpy, sa mise en œuvre native en C et son rôle dans les applications de la science des données.

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Enseignant·e·s (2)

Olivier Verscheure

Enseignement et PhD Cours Data science pour ingénieurs avec Python ENG-209 Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir de données réelles. Large-scale data science for real-world data COM-490 Ce cours pratique couvre outils et méthodes des data scientists, de la reche

Jean-Philippe Pellet

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Analyse (mathématiques): Analyse numérique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (32)

Array (data type)

In computer science, array is a data type that represents a collection of elements (values or variables), each selected by one or more indices (identifying keys) that can be computed at run time during program execution. Such a collection is usually called an array variable or array value. By analogy with the mathematical concepts vector and matrix, array types with one and two indices are often called vector type and matrix type, respectively. More generally, a multidimensional array type can be called a tensor type, by analogy with the physical concept, tensor.

Science des données

La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.

Analyse numérique

L’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).

Stabilité numérique

En analyse numérique, une branche des mathématiques, la stabilité numérique est une propriété globale d’un algorithme numérique, une qualité nécessaire pour espérer obtenir des résultats ayant du sens. Une définition rigoureuse de la stabilité dépend du contexte. Elle se réfère à la propagation des erreurs au cours des étapes du calcul, à la capacité de l’algorithme de ne pas trop amplifier d’éventuels écarts, à la précision des résultats obtenus. Le concept de stabilité ne se limite pas aux erreurs d’arrondis et à leurs conséquences.

Calcul numérique d'une intégrale

En analyse numérique, il existe une vaste famille d’algorithmes dont le but principal est d’estimer la valeur numérique de l’intégrale définie sur un domaine particulier pour une fonction donnée (par exemple l’intégrale d’une fonction d’une variable sur un intervalle). Ces techniques procèdent en trois phases distinctes : Décomposition du domaine en morceaux (un intervalle en sous-intervalles contigus) ; Intégration approchée de la fonction sur chaque morceau ; Sommation des résultats numériques ainsi obtenus.

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Séances de cours associées (64)

Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.

Data Science avec Python: Modules et Numpy

Introduit des modules Python et NumPy pour des opérations de réseau efficaces et l'algèbre linéaire dans la science des données.

Introduction générale à la science des données

Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.

Introduction à la programmation C

Couvre les bases de la programmation C, y compris la syntaxe, les types de données, les pointeurs, les tableaux et les commandes de compilation.

Dispositifs excitoniques : Modélisation et applications

Couvre la modélisation de l'appareil excitonique et le contrôle de l'exciton à l'aide de matériaux 2D.

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Concepts associés (32)

Calcul numérique d'une intégrale

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